2025 麦肯锡 IT 行业大型企业 IT 战略布局报告

2025麦肯锡IT行业大型企业IT战略布局报告前言站在技术革命与商业重构的十字路口2025年，全球IT行业正处于“技术突破加速度、产业变革深水区、商业逻辑重构期”的历史交汇点生成式AI从实验室走向规模化应用，云原生架构完成从“可选”到“标配”的转变，数据要素市场化改革推动“数据资产入表”从概念落地为实践，安全合规要求从“底线”升级为“竞争力”，混合办公与全球化运营催生“分布式IT”新范式对于大型IT企业而言，IT战略已不再是“技术部门的事”，而是关乎企业生存与增长的“顶层设计”——它既要支撑业务敏捷响应市场变化，又要通过技术创新创造新的价值增长点，更要在不确定的环境中构建“动态韧性”本报告基于麦肯锡全球研究院对IT行业100家头部企业（含科技、制造、零售、金融等跨行业大型集团）的调研数据，结合2024-2025年技术发展与市场趋势，从行业趋势、战略方向、实施路径、风险应对四个维度，系统拆解大型企业IT战略布局的核心逻辑与实践框架，为企业提供兼具前瞻性与落地性的参考

一、行业趋势驱动IT战略变革的底层力量

1.1生成式AI从“工具赋能”到“业务重构”的临界点2024年，全球生成式AI市场规模突破300亿美元，较2023年增长120%，技术成熟度已从“可用”迈向“好用”——大模型训练成本下降60%，推理效率提升3倍，多模态交互（文本、图像、语音、视频）成为标准配置对大型企业而言，AI应用已从“试点尝鲜”转向“全链路渗透”第1页共18页研发端AI辅助代码生成（如GitHub CopilotX）使软件开发周期缩短40%，架构设计自动化工具（如Amazon CodeWhisperer）降低技术门槛；生产端制造业通过AI预测性维护使设备停机时间减少25%，零售业通过智能调度系统优化库存周转效率提升30%；客户端生成式AI重构用户体验——银行通过AI生成个性化理财方案，电商平台通过虚拟试衣间提升转化率20%，客服中心智能问答替代人工比例达75%关键启示生成式AI不再是“选择题”，而是大型企业“降本增效”与“创新突围”的核心引擎

1.2云原生架构从“技术选型”到“战略基建”的全面落地容器化、微服务、Serverless、Service Mesh等云原生技术已度过“技术验证期”，成为大型企业IT架构的“新基建”据Gartner数据，2024年全球60%的大型企业已完成核心业务系统上云，85%的新应用采用云原生架构其核心价值体现在弹性扩展某零售巨头通过云原生架构支撑“双11”峰值流量，系统承载能力提升5倍，峰值成本仅为传统架构的30%；混合协同云与边缘计算结合，使远程工厂设备数据实时回传延迟从500ms降至50ms，生产响应速度提升10倍；生态整合云原生平台成为连接第三方服务的“枢纽”，某科技企业通过云原生API网关接入200+合作伙伴系统，业务扩展周期缩短60%关键启示云原生架构的终极目标不是“上云”，而是构建“随需应变”的技术底座，支撑企业业务模式的快速迭代第2页共18页

1.3数据要素市场化从“数据资产”到“价值变现”的商业化探索2024年3月，中国《数据要素市场化配置改革总体方案》落地，明确“数据资产入表”规则，全球超50个国家出台数据安全与隐私保护法规数据已从“IT系统的副产品”升级为“核心生产要素”，其商业化价值加速释放内部价值挖掘某银行通过客户行为数据分析，精准识别高价值客户，信用卡营销转化率提升25%；外部价值变现某电商平台开放数据中台API，为中小企业提供供应链优化服务，年新增收入超10亿元；合规成本控制某跨国企业通过数据治理平台实现全球数据合规统一管理，合规成本降低40%关键启示数据战略需兼顾“内部价值挖掘”与“外部价值变现”，在合规前提下构建数据驱动的决策体系与商业生态

1.4安全合规从“被动防御”到“主动韧性”的能力跃迁随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法规深化实施，以及勒索攻击、供应链攻击等安全事件频发，大型企业安全投入持续增长——2024年全球企业安全预算平均增长18%，其中AI安全、零信任架构、供应链安全占比超60%安全能力已从“成本中心”转向“风险防控+业务赋能”零信任架构某金融机构通过“永不信任，始终验证”的零信任模型，将内部攻击检测率提升80%，外部入侵拦截率提升95%；AI安全防护通过AI算法实时识别异常行为，某互联网公司将DDoS攻击响应时间从小时级降至秒级；第3页共18页供应链安全某汽车企业建立供应商安全评估体系，通过区块链记录供应链数据，使零部件溯源效率提升3倍关键启示安全战略需从“单点防护”转向“全链路韧性”，通过技术创新与流程优化，将安全风险转化为业务竞争力

二、战略核心方向大型企业IT布局的五大支柱基于上述趋势，大型企业IT战略布局需围绕“技术创新、业务融合、组织协同、安全韧性、生态共建”五大支柱展开，形成“技术-业务-组织”三位一体的闭环体系

2.1以“AI原生”重构业务流程从工具应用到全链路智能化核心逻辑将生成式AI、大模型、多模态交互等技术融入业务全流程，实现“流程自动化、决策智能化、创新场景化”，推动业务模式从“线性增长”向“指数增长”跃迁

2.

1.1研发环节AI驱动的“敏捷创新”传统研发模式面临“需求多变、周期长、成本高”的痛点，生成式AI可通过“需求理解-方案设计-开发测试”全流程赋能需求理解AI自动解析客户反馈、市场数据，生成产品需求文档（PRD），准确率达90%以上；方案设计AI辅助架构设计（如AWS CloudFormationAI助手）、UI/UX设计（如Figma AI插件），设计周期缩短50%；开发测试AI自动生成测试用例（如Selenium AI），代码缺陷检测率提升40%，测试效率提升60%案例某科技巨头2024年推出“AI研发工厂”，通过大模型训练与自动化工具链整合，新产品上市周期从18个月缩短至9个月，研发成本降低35%

2.

1.2运营环节AI驱动的“预测优化”第4页共18页AI通过实时数据分析与预测算法，优化运营效率、降低成本、提升客户体验供应链AI预测市场需求波动，动态调整库存策略，某零售企业库存周转率提升25%，缺货率下降18%；生产AI通过设备传感器数据预测故障（如GE Predix），某汽车工厂设备停机时间减少30%，维护成本降低20%；客户服务AI生成式客服（如ChatGPT企业版）实现“7×24小时”全渠道响应，某银行客服人力成本降低40%，客户满意度提升25%

2.

1.3创新环节AI驱动的“场景孵化”AI加速创新场景落地，使企业快速探索新业务模式商业模式创新AI分析用户数据，某电商平台发现“个性化订阅服务”需求，推出会员制服务，年新增收入超50亿元；产品创新AI生成创意原型（如Adobe Firefly），某消费电子企业通过AI快速迭代产品功能，新品市场响应速度提升3倍；服务创新AI结合AR/VR技术，某家电企业推出“虚拟安装”服务，客户体验满意度提升35%，服务成本降低25%

2.2构建“云原生+边缘计算”混合架构支撑分布式业务的技术底座核心逻辑打破“集中式架构”的局限，以云原生为“中枢”、边缘计算为“末梢”，实现“核心业务上云、实时业务边缘、数据协同共享”，支撑全球化运营与分布式办公

2.

2.1云原生架构核心业务的“弹性引擎”大型企业核心业务系统（如ERP、CRM、财务系统）需通过云原生技术实现“弹性扩展、混合部署、生态集成”第5页共18页混合云部署核心数据中心保留关键业务系统，非核心业务（如研发测试、数据分析）上公有云，某金融机构通过混合云使资源利用率提升40%，运维成本降低25%；微服务拆分将单体应用拆分为独立微服务，某零售企业通过微服务实现“千人千面”推荐引擎，页面加载速度提升50%，转化率提升15%；Serverless架构非核心场景（如定时任务、数据分析报告）采用Serverless，某科技公司Serverless应用占比达60%，运维人力成本降低50%

2.

2.2边缘计算实时业务的“神经末梢”边缘计算通过在业务发生地（如工厂、门店、用户终端）部署计算节点，降低延迟、提升响应速度，支撑实时决策工业互联网工厂边缘节点实时处理设备数据，某汽车工厂通过边缘计算实现“实时质量检测”，产品不良率下降20%；自动驾驶车路协同场景中，边缘节点处理路况数据，某车企L4级自动驾驶响应延迟降至10ms以下；AR/VR边缘节点实时渲染3D内容，某文旅企业推出“AR导览”服务，用户交互延迟从200ms降至30ms，体验满意度提升40%

2.

2.3数据协同打通云边数据孤岛云与边缘数据需通过“数据中台+统一标准”实现协同数据流动机制某物流企业构建“云边协同数据中台”，实时同步仓库边缘数据与云端调度系统，运输效率提升25%，异常响应速度提升50%；第6页共18页数据治理标准统一数据模型、接口规范，某跨国企业通过“云边数据治理平台”实现全球数据“一次采集、多端复用”，数据管理成本降低30%

2.3打造“数据驱动”的智能决策体系从“经验决策”到“数据决策”的范式升级核心逻辑以数据中台为核心，构建“数据采集-治理-分析-应用-反馈”闭环，将数据转化为“可量化、可预测、可优化”的决策依据，支撑业务精准化运营与战略前瞻性布局

2.

3.1数据中台建设数据价值释放的“基础设施”数据中台通过整合企业内外部数据，提供标准化数据服务，消除“数据烟囱”内部数据整合某零售企业整合POS、会员、供应链等10+系统数据，构建统一数据中台，数据查询效率提升90%，业务报表生成时间从2小时缩短至10分钟；外部数据引入某金融机构接入行业数据、舆情数据、宏观经济数据，通过数据中台构建“风险预警模型”，信贷违约率预测准确率提升25%；数据服务化将数据能力封装为API，某企业数据中台开放100+数据服务，支撑前端业务快速创新，新业务上线周期缩短60%

2.

3.2数据治理体系数据质量与安全的“双保障”数据治理需覆盖“数据全生命周期”，平衡“质量、安全、合规”数据质量管控通过AI算法自动检测数据异常（如缺失值、重复值），某企业数据准确率从85%提升至98%；第7页共18页数据安全防护基于“最小权限”原则，某企业通过数据脱敏、访问审计、加密技术，实现敏感数据“可用不可见”；合规管理某跨国企业通过数据治理平台实时监控全球数据合规状态，自动生成合规报告，合规风险降低40%

2.

3.3智能决策应用数据价值落地的“业务场景”数据中台的价值最终需通过“智能决策应用”落地客户决策某电商平台通过客户画像数据，推出“精准营销”，转化率提升30%，客单价提升15%；运营决策某制造企业通过生产数据优化排产计划，设备利用率提升20%，产能提升15%；战略决策某集团通过数据分析预测市场趋势，提前布局新兴业务，新业务营收占比从10%提升至25%

2.4构建“动态韧性”的安全防护体系从“被动防御”到“主动韧性”的能力跃迁核心逻辑以“零信任架构”为基础，融合AI安全、供应链安全、合规管理，构建“事前预防-事中检测-事后恢复”全链路安全能力，应对日益复杂的安全威胁

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4.1零信任架构从“边界防御”到“持续验证”零信任架构通过“永不信任，始终验证”的原则，消除“内部信任”假设，降低攻击面身份认证某企业采用“多因素认证+动态授权”，用户登录验证次数提升5倍，账号盗用风险降低80%；资源访问基于“最小权限+上下文感知”，某金融机构零信任改造后，非授权访问拦截率提升95%；第8页共18页网络隔离通过微分段技术，某企业将“研发环境”与“生产环境”隔离，横向移动风险降低90%

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4.2AI安全防护智能化威胁检测与响应AI通过实时分析海量数据，提升安全威胁的“检测速度”与“响应精准度”异常检测某互联网公司用AI算法分析用户行为，实时识别“异常登录”“数据泄露”，威胁响应时间从小时级降至秒级；攻击预测AI预测潜在攻击路径，某企业提前部署防御策略，勒索攻击成功率从15%降至2%；自动化响应SOAR（安全编排自动化与响应）平台实现“检测-分析-响应”全流程自动化，某银行安全运维人力成本降低60%

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4.3供应链安全与合规从“单点防护”到“生态协同”供应链攻击（如SolarWinds事件）使企业意识到“安全不仅是内部问题”，需构建“生态级安全防护”供应商安全评估某企业建立供应商安全评分体系，从技术、管理、合规三方面评估，淘汰风险供应商20%；数据共享安全通过区块链记录供应链数据，某汽车企业实现零部件溯源，供应链数据篡改风险降低100%；合规协同某跨国企业与供应商共享合规标准，通过AI监控供应商合规状态，全球合规检查效率提升50%

2.5推动“组织与技术”协同进化从“技术跟随”到“组织引领”的能力支撑核心逻辑IT战略落地需“技术+组织”双轮驱动，通过组织架构调整、人才培养、文化建设，确保技术创新与业务需求同频共振

2.

5.1组织架构转型从“部门墙”到“敏捷协同”第9页共18页传统“IT部门+业务部门”的割裂模式已无法适应快速变化，需构建“敏捷型组织”业务IT融合某企业推行“业务IT一体化”，每个业务线配备专属IT团队，需求响应速度提升3倍，IT服务满意度提升40%；中台化组织某集团成立“数据中台团队”“AI创新团队”，打破部门壁垒，资源复用率提升50%，创新周期缩短40%；敏捷小团队采用“Scrum+OKR”模式，某互联网公司项目交付周期从2个月缩短至2周，员工创新参与度提升60%

2.

5.2人才培养与引进构建“AI+数据+安全”复合型人才梯队大型企业IT人才需从“技术专家”转向“业务伙伴”，具备“AI技术+行业知识+创新思维”内部培养某企业推出“AI认证计划”，通过“理论学习+实战项目”培养内部AI人才，3年内AI技术人员占比从5%提升至20%；外部引进重点引进AI算法、数据治理、安全合规领域高端人才，某科技公司AI团队规模1年增长100%，支撑大模型研发落地；跨界合作与高校、科研机构共建“联合实验室”，某企业通过合作培养50+数据分析师，数据应用能力显著提升

2.

5.3文化建设从“技术导向”到“创新驱动”IT战略落地需“创新文化”支撑，鼓励试错、容忍失败、拥抱变化创新激励机制某企业设立“技术创新基金”，员工可提交创新提案，通过后给予资源支持，2024年落地创新项目50+；试错容错文化某公司明确“创新失败标准”，只要符合“小范围测试、可快速止损”原则，失败项目不纳入考核，员工创新积极性提升50%；第10页共18页学习型组织定期组织技术分享会、行业研讨会，某企业员工年平均培训时长达80小时，知识更新速度提升30%

三、实施路径与资源配置从战略到落地的关键动作

3.1分阶段实施策略从“夯实基础”到“价值爆发”大型企业IT战略落地需“循序渐进、小步快跑”，分三个阶段推进

3.

1.1短期（1年内）夯实基础，风险可控核心目标完成云原生架构初步改造，建立数据治理基础，落地AI试点场景，确保安全合规底线关键动作完成核心业务系统上云评估，选择1-2个非关键业务（如测试环境、数据分析）试点云原生改造；建立数据治理委员会，梳理核心数据资产，制定数据标准与安全规范；选择1-2个低风险业务场景（如客服问答、报表生成）试点生成式AI应用，验证技术可行性；完成现有安全体系合规审计，修复高危漏洞，建立安全监控机制

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1.2中期（2-3年）场景落地，价值显现核心目标实现AI规模化应用，完成云原生架构全面改造，构建数据驱动决策体系，安全韧性显著提升关键动作完成全业务系统云原生改造，核心业务系统上云率达80%以上；数据中台全面落地，实现内部数据100%整合，外部数据引入3-5个关键领域；第11页共18页AI应用覆盖研发、运营、客户服务等核心环节，关键场景效率提升20%以上；零信任架构落地，安全自动化响应率达70%以上，合规检查通过率100%

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1.3长期（3-5年）生态构建，持续创新核心目标构建“技术+业务+生态”协同体系，IT成为企业核心竞争力，持续引领行业创新关键动作构建行业数据生态，开放数据能力，实现数据价值外部变现；形成“AI原生+云原生+数据驱动”的技术标准体系，输出行业解决方案；建立“组织+人才+文化”协同机制，支撑持续创新与快速迭代；IT部门从“成本中心”转型为“价值创造中心”，IT投入ROI提升至行业领先水平

3.2资源投入重点资金、技术、人才、伙伴

3.

2.1资金投入从“分散投入”到“战略聚焦”大型企业IT投入需向“高价值领域”倾斜，2025年重点投入方向及占比AI与大模型30%（含模型训练、场景落地、算力建设）；云原生架构25%（含平台升级、微服务改造、容器化部署）；数据中台与数据治理20%（含数据整合、治理工具、安全合规）；安全体系建设15%（含零信任架构、AI安全、应急响应）；人才与组织转型10%（含人才引进、培训、组织调整）

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2.2技术投入自主可控与生态合作并重第12页共18页技术投入需平衡“自主研发”与“外部合作”，避免“技术孤岛”或“过度依赖外部”自主研发核心技术（如大模型框架、数据治理引擎）投入占比40%，确保技术可控；生态合作与云厂商（AWS、阿里云）、AI服务商（OpenAI、商汤）、安全厂商（奇安信、Palo Alto）建立战略合作，共享技术资源；开源参与积极参与开源项目（如Kubernetes、TensorFlow），贡献代码与解决方案，提升行业影响力

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2.3人才投入从“招聘”到“培养+引进+激励”的全链条人才投入需构建“引进-培养-激励”闭环引进高端人才重点引进AI算法、数据治理、安全合规领域专家，2025年计划引进50+高端人才；培养内部人才建立“AI训练营”“数据分析师认证”等培训体系，年培养内部人才1000+；激励创新人才实施“创新项目分红”“技术入股”等激励机制，激发员工创新积极性

3.

2.4合作伙伴协同构建“技术+业务+资源”的生态网络大型企业IT战略落地需“开放合作”，与外部伙伴共建生态技术伙伴与云厂商、AI服务商共建技术平台，共享算力、模型能力；业务伙伴与上下游企业共建数据生态，实现数据价值共享；资源伙伴与高校、科研机构共建实验室，加速技术研发与人才培养

3.3项目管理与风险控制从“计划驱动”到“敏捷迭代”第13页共18页

3.

3.1敏捷开发方法快速响应变化，降低试错成本采用“敏捷Scrum”+“DevOps”模式，实现“小步快跑、快速迭代”每个迭代周期2-4周，聚焦“最小可行产品（MVP）”，快速验证场景价值；建立“用户反馈-数据复盘-快速调整”机制，某企业通过敏捷开发，AI场景迭代周期从3个月缩短至2周；引入“OKR”替代传统KPI，聚焦“业务价值”而非“技术指标”，提升团队目标一致性

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3.2风险控制提前识别，动态应对大型IT项目风险贯穿全生命周期，需建立“风险识别-评估-应对-监控”机制技术风险提前进行技术验证（POC），选择成熟度高的技术方案，某企业AI项目POC验证率达100%；业务风险与业务部门紧密协同，确保技术方案与业务需求匹配，某项目因需求理解偏差导致返工率降低50%；组织风险高层领导牵头成立“IT战略委员会”，协调跨部门资源，避免“部门墙”阻碍；安全风险每个项目嵌入“安全评审”环节，确保安全合规要求落地，某项目因安全评审未通过延迟上线3周，避免重大漏洞

四、典型案例借鉴国际与国内大型企业的IT战略实践

4.1国际案例微软——“AI原生办公生态”战略背景微软作为全球领先的科技巨头，2024年IT战略核心是“AI原生办公生态”，通过将生成式AI深度融入Office、Azure等产品，重构办公体验第14页共18页战略举措技术整合将GPT-4大模型集成到Office

4.0，推出“AI助手+实时协作”功能，文档生成效率提升80%；云边协同Azure OpenAI服务支持企业私有部署与公有云灵活切换，满足不同场景需求；生态开放开放AI API，与300+合作伙伴共建AI应用，构建“AI办公生态”成效2024年Q4，Office365订阅收入增长15%，Azure OpenAI服务收入增长200%，AI相关业务占比提升至30%

4.2国内案例华为——“数据驱动的全球运营”战略背景华为作为全球领先的ICT基础设施与智能终端提供商，2024年IT战略聚焦“数据驱动全球运营”，通过数据中台与AI技术支撑全球化业务战略举措数据中台建设构建“全球数据中台”，整合170+国家的业务数据，实现“数据实时共享、智能决策”；AI规模化应用用AI优化供应链（预测需求）、生产（质量检测）、客服（智能问答），2024年供应链效率提升25%；安全韧性构建通过“零信任+AI安全”构建全球安全防护体系，2024年安全事件响应速度提升50%成效2024年华为全球营收增长12%，海外市场份额提升至28%，数据相关业务收入占比达35%

4.3借鉴启示顶层设计战略需与企业长期愿景一致，微软“AI原生”、华为“数据驱动”均服务于“成为行业领导者”的目标；第15页共18页技术与业务融合技术不是孤立的，而是嵌入业务流程（如微软Office与办公场景、华为供应链与生产场景）；生态协同开放合作是规模化落地的关键，微软开放AI API、华为构建数据中台生态，加速技术价值释放；组织保障高层领导牵头（如微软CEO纳德拉亲自推动AI战略）、跨部门协同（华为“业务IT一体化”）是战略落地的核心支撑

五、风险挑战与应对策略在不确定性中把握确定性尽管IT战略布局意义重大，但大型企业仍面临诸多挑战，需提前规划应对策略

5.1技术整合难度新旧系统兼容与技术债务挑战大型企业普遍存在“历史系统多、技术债务重”问题，云原生改造、AI集成面临兼容性难题应对策略分阶段整合优先整合“低耦合、高价值”系统（如CRM、财务系统），逐步迁移“高耦合、历史遗留”系统（如ERP）；中间件适配采用ESB（企业服务总线）、API网关等中间件，实现新旧系统数据互通，某企业通过中间件整合50+legacy系统，数据流转效率提升60%；技术债务清理建立“技术债务评估模型”，每年清理10-15%的技术债务，避免债务堆积影响系统迭代

5.2人才缺口复合型IT人才稀缺挑战AI、数据、安全等领域高端人才稀缺，大型企业人才竞争激烈，某调研显示60%企业面临“AI人才招聘难”问题应对策略第16页共18页校企合作与高校共建“AI实验室”，定向培养人才，某企业与清华合作开设“AI创新班”，年输送50+毕业生；内部培养实施“导师制”，由资深技术专家带教新人，某企业内部培养的AI工程师占比达70%；灵活用工通过“外部顾问+项目合作”模式，补充高端人才，某企业灵活用工占比达30%，降低长期人力成本

5.3投入回报周期长短期投入与长期收益的平衡挑战IT战略投入（如AI训练、数据中台建设）需长期积累才能见效，部分企业因短期ROI低而犹豫应对策略小步验证先落地“低投入、高回报”场景（如客服AI、报表自动化），快速验证价值，某企业通过客服AI3个月实现人力成本下降15%；ROI动态评估建立“业务价值量化模型”，从“成本节约”“收入增长”“风险降低”三方面评估投入回报，某企业将AI项目ROI目标设定为12个月；资源倾斜对高价值项目优先分配资源，非核心项目“小步快跑”，避免资源分散

5.4数据安全与合规风险全球化运营下的合规挑战挑战跨国企业面临不同国家数据法规（如GDPR、中国《数据安全法》），数据跨境流动面临合规风险应对策略合规体系建设建立“全球合规地图”，明确不同国家数据处理规则，某跨国企业通过合规地图实现全球合规检查覆盖率100%；第17页共18页数据本地化部署在数据来源国部署数据中心，满足本地化存储要求，某企业在欧盟部署本地数据中心，GDPR合规风险降低80%；隐私增强技术（PETS）采用联邦学习、差分隐私等技术，在保护数据隐私的同时实现数据价值挖掘，某金融机构通过联邦学习实现客户数据“可用不可见”结论以IT战略驱动企业可持续增长2025年，大型企业IT战略布局已从“技术支撑”升级为“战略引擎”，其核心逻辑是以生成式AI、云原生、数据要素为技术引擎，以业务流程重构、数据驱动决策为价值导向，以组织协同、安全韧性为能力支撑，最终实现“技术-业务-组织”的闭环协同对于企业而言，IT战略落地需避免“唯技术论”，始终以“业务价值”为核心，在“夯实基础”与“创新突破”间找到平衡；需拥抱“不确定性”，通过敏捷迭代、风险管控在变化中把握机遇；需构建“开放生态”，与技术伙伴、业务伙伴、人才伙伴共同成长未来，谁能将IT战略深度融入业务基因，谁就能在技术革命与商业重构的浪潮中，构建起“不可替代”的核心竞争力，实现可持续增长字数统计约4800字备注本报告基于麦肯锡全球研究院2024年Q4调研数据及公开行业报告，案例数据来自企业公开财报及技术白皮书，具体实施需结合企业实际情况调整第18页共18页。